(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康診断を受診した住人を特定する住人ＩＤ及び該健康診断の診断結果を含むレセプトデータを受付ける受付部と、
該受付けたレセプトデータと、他のレセプトデータとを記憶する記憶部を参照し、該レセプトデータと該他のレセプトデータとを比較すると共に、比較した結果に基づいて、該レセプトデータが、前記健康診断に対する診療報酬を不正に請求した可能性がある不正レセプトデータであるかを判定する判定部と
を有し、
該判定部は、前記レセプトデータに含まれる前記診断結果と、前記住人ＩＤと異なる他の住人ＩＤを有する前記他のレセプトデータに含まれる他の診断結果との間の相関度を算出し、該相関度に基づいて該レセプトデータが前記不正レセプトデータであるかを判定する不正請求検出装置。
【請求項２】
健康診断を受診した住人を特定する住人ＩＤ及び該健康診断の診断結果を含むレセプトデータを受付ける受付部と、
該受付けたレセプトデータと、他のレセプトデータとを記憶する記憶部を参照し、該レセプトデータと該他のレセプトデータとを比較すると共に、比較した結果に基づいて、該レセプトデータが、前記健康診断に対する診療報酬を不正に請求した可能性がある不正レセプトデータであるかを判定する判定部と
を有し、
前記レセプトデータは、前記健康診断の受診年の情報を含み、
前記判定部は、前記レセプトデータに含まれる診断結果と、前記住人ＩＤと同一の住人ＩＤと他の受診年の情報とを有する他のレセプトデータに含まれる他の診断結果との相関度を算出し、該相関度に基づいて該レセプトデータが前記不正レセプトデータであるかを判定する不正請求検出装置。
【請求項３】
コンピュータが、
健康診断を受診した住人を特定する住人ＩＤ及び該健康診断の診断結果を含むレセプトデータを受付け、
該受付けたレセプトデータと、他のレセプトデータとを記憶する記憶部を参照し、該レセプトデータに含まれる前記診断結果と、前記住人ＩＤと異なる他の住人ＩＤを有する前記他のレセプトデータに含まれる他の診断結果との間の相関度を算出し、該相関度に基づいて、該レセプトデータが、前記健康診断に対する診療報酬を不正に請求した可能性がある不正レセプトデータであるかを判定する
不正請求検出方法。
【請求項４】
コンピュータが、
健康診断を受診した住人を特定する住人ＩＤ、該健康診断の診断結果、及び該健康診断の受診年の情報を含むレセプトデータを受付け、
該受付けたレセプトデータと、他のレセプトデータとを記憶する記憶部を参照し、該レセプトデータに含まれる前記診断結果と、前記住人ＩＤと同一の住人ＩＤと他の受診年の情報とを有する他のレセプトデータに含まれる他の診断結果との相関度を算出し、該相関度に基づいて、該レセプトデータが、前記健康診断に対する診療報酬を不正に請求した可能性がある不正レセプトデータであるかを判定する
不正請求検出方法。
【請求項５】
コンピュータに、健康診断を受診した住人を特定する住人ＩＤ及び該健康診断の診断結果を含むレセプトデータと、他のレセプトデータとを記憶する記憶部を参照させ、該レセプトデータに含まれる前記診断結果と、前記住人ＩＤと異なる他の住人ＩＤを有する前記他のレセプトデータに含まれる他の診断結果との間の相関度を算出させるステップと、
コンピュータに、算出させた前記相関度に基づいて、該レセプトデータが、前記健康診断に対する診療報酬を不正に請求した可能性がある不正レセプトデータであるかを判定させるステップと
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項６】
コンピュータに、健康診断を受診した住人を特定する住人ＩＤ、該健康診断の診断結果、及び該健康診断の受診年の情報を含むレセプトデータと、他のレセプトデータとを記憶する記憶部を参照させ、該レセプトデータに含まれる診断結果と、前記住人ＩＤと同一の住人ＩＤと他の受診年の情報とを有する他のレセプトデータに含まれる他の診断結果との相関度を算出させるステップと、
コンピュータに、算出させた前記相関度に基づいて、該レセプトデータが、前記健康診断に対する診療報酬を不正に請求した可能性がある不正レセプトデータであるかを判定させるステップと
を実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診療報酬の不正請求を検出する不正請求検出装置、不正請求検出方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
国民健康保険の保険者である市区町村などの自治体は、被保険者である住人が定期的に受診すべき特定健診等の健康診断についての診療報酬明細書（レセプト）を医療機関から受け、これに基づいて診療報酬を支払う。
【０００３】
しかしながら、一部の医療機関は、受診率が低い特定健診に目をつけ、実際には受診していない人が受診したとして架空のレセプトを発行することがある。一般に、レセプトの正当性の確認は、受診者本人へ医療費通知を行って確認を促すことによって行われているが、受診者本人からの申告がない限り、不正な診療報酬請求が見逃されてしまうという問題がある。
【０００４】
下記の特許文献１には、レセプトを確認するための技術が開示されている。特許文献１には、特定の個人についての複数のレセプトに問題が無いかを確認する技術が開示されており、同じ病気の治療が複数の医療機関で行われたケース、及び同一医療機関を同じ月に同一病名で受診したケースを抽出し、強調表示することにより確認を促すものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１０７２９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、症状が改善しない場合に同じ病気の治療を複数回行うことは一般的であるため、特許文献１の技術を利用した場合であっても、レセプトの不正チェックを実行するためには、強調表示された全レセプトを人手により詳細にチェックしなければならないという問題点を有していた。
【０００７】
本発明は、上記の課題を解決するため、医療機関から自治体に送信された健康診断受診者のレセプトデータ同士を比較することによって、不正請求の可能性があるレセプトデータを検出する不正請求検出装置、不正請求検出方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一実施の形態である不正請求検出装置は、健康診断を受診した住人を特定する住人ＩＤ及び該健康診断の診断結果を含むレセプトデータを受付ける受付部と、該受付けたレセプトデータと、他のレセプトデータとを記憶する記憶部を参照し、該レセプトデータと該他のレセプトデータとを比較すると共に、比較した結果に基づいて、該レセプトデータが、前記健康診断に対する診療報酬を不正に請求した可能性がある不正レセプトデータであるかを判定する判定部とを有し、前記判定部は、前記レセプトデータに含まれる前記診断結果と、前記住人ＩＤと異なる他の住人ＩＤを有する前記他のレセプトデータに含まれる他の診断結果との間の相関度を算出し、該相関度に基づいて該レセプトデータが前記不正レセプトデータであるかを判定する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、医療機関から自治体に送信された健康診断受診者のレセプトデータ同士を比較することによって、不正のレセプトである可能性があるものを簡易に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施の形態に係る不正請求検出システムの全体構成を示す模式図である。
【図２】レセプトデータの一例を示す模式図である。
【図３】不正請求検出装置のハードウェア構成を示す模式図である。
【図４】不正請求検出装置の機能的構成を示す模式図である。
【図５】不正請求の検出例を示す模式図である。
【図６】不正請求検出装置による不正請求の検出手順を説明するフローチャートである。
【図７】実施の形態２に係る不正請求の検出手順を説明するフローチャートである。
【図８】重み係数テーブルの一例を示す模式図である。
【図９】実施の形態３での不正請求の検出例を示す模式図である。
【図１０】実施の形態３に係る不正請求の検出手順を説明するフローチャートである。
【図１１】実施の形態４での不正請求の検出例を示す模式図である。
【図１２】実施の形態４に係る不正請求の検出手順を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
実施の形態１．
図１は本実施の形態に係る不正請求検出システムの全体構成を示す模式図である。本実施の形態に係る不正請求検出システムでは、医療機関コンピュータ１Ａ〜１Ｃ及び自治体コンピュータ１０が、インターネット、ＷＡＮなどの通信ネットワーク５を介して通信可能に接続されている。なお、本実施の形態においては、自治体コンピュータ１０が、不正請求検出装置であるとして説明する。
【００１２】
医療機関コンピュータ１Ａ〜１Ｃは、医療機関Ａ〜Ｃのそれぞれに設置されている。医療機関Ａ〜Ｃでは、例えば、特定健診（特定健康診査）のような健康診断を実施する。特定年齢（例えば、４０歳以上７５歳未満）の住人は、自治体によって指定される医療機関（例えば、医療機関Ａ〜Ｃ）で、年に一度だけ特定健診を受診する。医療機関Ａ〜Ｃの従事者は、それぞれの医療機関コンピュータ１Ａ〜１Ｃを用いて受診者毎の診療報酬明細書のデータ（レセプトデータ）を作成し、作成したレセプトデータを自治体コンピュータ１０へオンライン提出することにより、診療報酬の支払いに対する審査依頼を行う。
【００１３】
自治体コンピュータ１０は、国民健康保険組合連合会、社会保険診療報酬支払基金等の自治体の審査支払機関に設置されており、各医療機関Ａ〜Ｃからオンライン提出されたレセプトデータを受付ける。自治体は、自治体コンピュータ１０にて受付けた各レセプトデータについて審査を行い、診療報酬の支払いの可否を決定する。
本実施の形態に係る自治体コンピュータ１０は、上述のようなレセプトデータを各医療機関Ａ〜Ｃから受付け、レセプトデータ同士を比較することにより、診療報酬の不正請求の可能性があるレセプトデータを検出する機能を有する。
【００１４】
図２はレセプトデータの一例を示す模式図である。レセプトデータは、レセプトＩＤ、受診者ＩＤ、受診年月日、健診種類、医療機関ＩＤ、検査項目１、検査項目２、…、検査項目Ｎに対する検査結果を含む。
レセプトＩＤは、個々のレセプトデータを識別するために割り当てられたレセプトデータ固有の識別子である。受診者ＩＤは、受診者を特定するための識別子であり、例えば、住民票コードを用いることができる。受診年月日は、健康診断を受診した年月日である。健診の種類は、健康診断の種類を表し、上述のような特定健診の他、受診者が任意に受診する一般健康診断、乳幼児健診等が含まれる。医療機関ＩＤは、医療機関を特定するために個々の医療機関に割り当てられた識別子である。検査項目１、検査項目２、…、検査項目Ｎに対する検査結果は、健康診断で検査した項目の各検査結果を表す。たとえば、特定健診では、身長、体重、腹囲、中性脂肪濃度、血糖値、総コレステロール値等の計測を検査項目として含み、各検査結果（計測結果）が記録される。
【００１５】
健診の種類には、上記のように様々なものが含まれるが、本願では、特定健診のように受診者が定期的に受診する必要があり、その診断に対して診療報酬を自治体が支払う健康診断に関して不正請求を検出する手法について説明を行う。
【００１６】
図３は不正請求検出装置のハードウェア構成を示す模式図である。なお、本実施の形態においては、不正請求検出装置を自治体コンピュータ１０として説明する。自治体コンピュータ１０は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、通信インタフェース１０４、ハードディスクドライブ１０５、光ディスクドライブ１０６、キーボード１０７、及びディスプレイ１０８を備える。
【００１７】
ＲＯＭ１０２には、上述したハードウェア各部の動作を制御するために必要なコンピュータプログラムが予め格納されている。また、ハードディスク１０５Ｄには、本願の不正請求検出方法を実現するために必要なコンピュータプログラムが格納されている。
【００１８】
ＣＰＵ１０１は、適宜のタイミングでＲＯＭ１０２又はハードディスク１０５Ｄに格納されているコンピュータプログラムをＲＡＭ１０３上に読み出して、実行することにより、上述したハードウェア各部の動作を制御し、自治体コンピュータ１０を本願の不正請求検出装置として動作させる。
【００１９】
ＲＡＭ１０３は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）、ＳＲＡＭ（Static RAM）、フラッシュメモリなどであり、ＣＰＵ１０１によるコンピュータプログラムの実行時に発生する種々のデータ（例えば、演算結果、各種パラメータ）を一時的に記憶する。
【００２０】
通信インタフェース１０４は、通信ネットワーク５を介して、医療機関コンピュータ１Ａ〜１Ｃと通信を行い、例えば、医療機関コンピュータ１Ａ〜１Ｃからオンライン提出されるレセプトデータを受信する。
【００２１】
ハードディスクドライブ１０５は、ハードディスク１０５Ｄに対してデータの書き込み、及びハードディスク１０５Ｄからのデータの読み出しを制御する。ハードディスクドライブ１０５は、通信インタフェース１０４にて受信したレセプトデータをハードディスク１０５Ｄに書き込むことにより、レセプトデータを記憶させる。
【００２２】
光ディスクドライブ１０６は、光ディスク１０６Ｄに対するデータの書き込み、及び光ディスク１０６Ｄに記録されたデータの読み出しを制御する。
【００２３】
キーボード１０７は、例えば、自治体側の担当者等による操作及び文字入力を受付ける。ディスプレイ１０８は、担当者等に報知すべき情報（例えば、不正請求の判定結果）を表示する。
【００２４】
図４は不正請求検出装置の機能的構成を示す模式図である。なお、本実施の形態においては、不正請求検出装置を自治体コンピュータ１０として説明する。自治体コンピュータ１０は、受付部１１、レセプトデータ記憶部１２、及び判定部１３を備える。自治体コンピュータ１０は、ＲＯＭ１０２又はハードディスク１０５Ｄに格納されたコンピュータプログラムをＣＰＵ１０１に実行させることにより、受付部１１、レセプトデータ記憶部１２及び判定部１３による各機能を実現する。
【００２５】
受付部１１は、医療機関コンピュータ１Ａ〜１Ｃからのレセプトデータを受付ける。レセプトデータ記憶部１２は、受付部１１にて受付けたレセプトデータを逐次的に記憶する。
判定部１３は、レセプトデータ記憶部１２に記憶されている複数のレセプトデータ同士を比較することによって、診療報酬に対する不正請求の可能性があるレセプトデータを検出する機能を備える。
【００２６】
以下、本実施の形態での検出方法について説明する。医療機関は、特定健診を受診していない住人に着目し、当該住人が特定健診を受診したと偽装して診療報酬の不正請求を行うことがある。このとき、実際に特定健診を受診した他の受診者の検査結果をそのまま流用して、前記住人のレセプトデータを不正に作成する可能性がある。ところで、特定健診による検査項目には、身長、体重、腹囲などを計測する身体測定、及び中性脂肪濃度、血糖値、総コレステロール値などを計測する血液検査が含まれる。これらの検査項目の全ての検査結果が一の受診者と他の受診者との間で殆ど同一になることは稀である。そこで、本実施の形態では、一の受診者のレセプトデータに含まれる検査結果と他の受診者のレセプトデータに含まれる検査結果とを比較し、全ての検査項目で殆ど同一の値を示す場合、少なくとも一方のレセプトデータは、実際に受診した受診者の検査結果をそのまま流用して作成された不正なレセプトデータであるとして、不正請求の可能性があると判定する。
【００２７】
図５は不正請求の検出例を示す模式図である。図５（ａ）は、医療機関Ａで特定健診を受診した「富士通太郎」の受診結果と、同じく医療機関Ａで特定健診を受診した「富士通花子」の受診結果とを比較した例を示している。
図５（ａ）に示した例では、身長、体重、腹囲、中性脂肪濃度、血糖値、及び総コレステロール値の全ての計測結果を比較した結果、差が所定範囲内（例えば、５％以内）にない項目が存在するため、「富士通太郎」のレセプトデータ及び「富士通花子」のレセプトデータは不正請求の可能性がないレセプトデータと判定する。
【００２８】
一方、図５（ｂ）は、医療機関Ａで特定健診を受診した「富士通太郎」の受診結果と、同じく医療機関Ａで特定健診を受診した「富士通一郎」の受診結果とを比較した例を示している。
図５（ｂ）に示した例では、身長、体重、腹囲、中性脂肪濃度、血糖値、及び総コレステロール値の全ての計測結果を比較した結果、全ての計測結果の差が所定範囲内（例えば、５％以内）であるため、「富士通太郎」のレセプトデータ及び／又は「富士通一郎」のレセプトデータは不正請求の可能性があるレセプトデータと判定する。
【００２９】
なお、本実施の形態では、比較対象の検査項目を、身長、体重、腹囲、中性脂肪濃度、血糖値、及び総コレステロール値としたが、比較対象の検査項目は、上記の検査項目に限定されず、適宜の検査項目を比較対象の検査項目として設定することができる。
【００３０】
図６は不正請求検出装置による不正請求の検出手順を説明するフローチャートである。不正請求検出装置である自治体コンピュータ１０は、検出対象の医療機関の医療機関ＩＤを１つ指定する（ステップＳ１１）。本実施の形態では、自治体コンピュータ１０が、医療機関Ａ〜Ｃからレセプトデータを受付ける構成としているため、ステップＳ１１では、医療機関Ａ〜Ｃの何れか１つの医療機関ＩＤを判定部１３が指定する。
なお、自治体コンピュータ１０が備えるキーボード１０７を通じて、自治体側の担当者等による医療機関ＩＤの指定を受付ける構成としてもよい。
【００３１】
次いで、判定部１３は、カウンタの値ｉ及びｊを１に設定し（ステップＳ１２）、指定した医療機関ＩＤにより特定される医療機関で受診した受診者のうち、ｉ番目及びｉ＋ｊ番目の受診者のレセプトデータをレセプトデータ記憶部１２から読み込む（ステップＳ１３、Ｓ１４）。指定された医療機関を医療機関Ａとしたとき、ｉ番目の受診者は、医療機関Ａで同一年度内に特定健診を受診した全受診者の受診者ＩＤをソートしたときの上位ｉ番目の受診者を指す。また、医療機関Ａでの特定健診の全受診者数をＮとする。
【００３２】
次いで、判定部１３は、ステップＳ１３及びステップＳ１４で読み込んだ２つのレセプトデータから、予め定めた検査項目（例えば、身長、体重、腹囲、中性脂肪濃度、血糖値、及び総コレステロール値）の各検査結果について差を算出する（ステップＳ１５）。ここでは、ｉ番目の受診者のレセプトデータに含まれる検査項目ｐの検査結果をＸｐ、ｉ＋ｊ番目の受診者のレセプトデータに含まれる同一検査項目ｐの検査結果をＹｐとしたとき、｜Ｙｐ−Ｘｐ｜／Ｘｐの値を検査結果の差として算出する。ステップＳ１５では、比較対象として予め定めた検査項目のそれぞれについて、｜Ｙｐ−Ｘｐ｜／Ｘｐの値を算出する。
【００３３】
次いで、判定部１３は、算出した全ての検査結果の差が所定範囲内（例えば、５％）であるか否かを判断する（ステップＳ１６）。全ての検査結果の差が所定範囲内であった場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、判定部１３は、ステップＳ１３及びステップＳ１４で読み込んだ２つのレセプトデータの少なくとも一方が不正請求の可能性のあるレセプトデータであると判定する（ステップＳ１７）。一方、算出した検査結果の差に所定範囲外のものが含まれた場合（Ｓ１６：ＮＯ）、判定部１３は、ステップＳ１３及びステップＳ１４で読み込んだ２つのレセプトデータが不正請求の可能性のないレセプトデータであると判定する（ステップＳ１８）。
次いで、判定部１３は、判定結果の情報を出力する（ステップＳ１９）。このとき、判定部１３は、少なくとも不正請求の可能性があると判定したレセプトデータのレセプトＩＤをディスプレイ１０８に表示する。
【００３４】
次いで、判定部１３は、カウンタの値ｊがＮより小さいか否かを判断し（ステップＳ２０）、カウンタの値ｊがＮより小さいと判断した場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、カウンタの値ｊを１だけインクリメントした上で（ステップＳ２１）、処理をステップＳ１４へ戻す。
【００３５】
カウンタの値ｊがＮに達したと判断した場合（Ｓ２０：ＮＯ）、判定部１３は、カウンタの値ｉがＮ−１より小さいか否かを判断し（ステップＳ２２）、カウンタの値ｉがＮ−１より小さいと判断した場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）、カウンタの値ｉを１だけインクリメントし、ｊを１に初期化した上で（ステップＳ２３）、処理をステップＳ１３へ戻す。カウンタの値ｉがＮ−１に達したと判断した場合（Ｓ２２：ＮＯ）、全ての受診者間の比較を行ったので、本フローチャートによる処理を終了する。
他の医療機関について不正請求を検出する場合、医療機関ＩDを変更した上で、ステップＳ１１〜ステップＳ２３の処理を実行する。
【００３６】
このように、実施の形態１では、一の受診者の検査結果と他の受診者の検査結果とを比較し、全ての検査項目で殆ど同一の値を示す場合に、不正請求の可能性があると判定することができる。
また、不正請求の可能性をシステムが自動的に判定するため、不正請求の見逃しを回避することができる。更に、人手による不正請求チェックの手間を省くことができ、人件費の削減が可能となる。
【００３７】
実施の形態２．
実施の形態１では、レセプトデータを比較するために、予め定めた複数の検査項目の検査結果の差をそれぞれ算出し、算出した差がそれぞれ所定範囲内であるか否かを判断する構成としたが、レセプトデータ間の相関度を求める構成としてもよい。
なお、不正請求検出システムのシステム構成、及び自治体コンピュータ１０の装置構成については実施の形態１と全く同様であるため、その説明を省略することとする。
【００３８】
図７は実施の形態２に係る不正請求の検出手順を説明するフローチャートである。実施の形態１と同様に、ステップＳ１１〜ステップＳ１４までの処理を実行して、ｉ番目及びｉ＋ｊ番目の受診者のレセプトデータをレセプトデータ記憶部１２から読み込む。
【００３９】
次いで、判定部１３は、それぞれのレセプトデータに含まれる検査項目（例えば、身長、体重、腹囲、中性脂肪濃度、血糖値、及び総コレステロール値）の検査結果を用いて、検査結果の相関度を算出する（ステップＳ２５）。例えば、各検査結果の差の二乗和の逆数を相関度として算出することができる。すなわち、ｉ番目の受診者のレセプトデータに含まれる検査項目ｐの検査結果をＸｐ、ｉ＋ｊ番目の受診者のレセプトデータに含まれる同一検査項目ｐの検査結果をＹｐ、比較対象の全検査項目数をｎとしたとき、１／｛（Ｘ１−Ｙ１）2 ＋（Ｘ２−Ｙ２）2 ＋…＋（Ｘｎ−Ｙｎ）2｝を相関度として算出することができる。
上記のように定義された相関度は、一の受診者（ｉ番目の受診者）と他の受診者（ｉ＋ｊ番目の受診者）との間で全ての検査結果が類似する場合に大きな値となり、逆に、両者の検査結果が異なる場合に小さな値となる。すなわち、相関度が大きい場合、一の受診者の検査結果と他の受診者の検査結果とが殆ど同一であることを意味するので、実施の形態１と同様、少なくとも一方の受診者のレセプトデータは、他の受診者の検査結果をそのまま流用して作成された不正なレセプトデータであると判定することができる。
【００４０】
次のステップで判定部１３は、算出した相関度が予め定めた閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２６）。算出した相関度が予め定めた閾値以上であると判断した場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）、判定部１３は、ステップＳ１３及びステップＳ１４で読み込んだ２つのレセプトデータの少なくとも一方が不正請求の可能性のあるレセプトデータであると判定する（ステップＳ１７）。一方、算出した相関度が閾値未満であると判断した場合（Ｓ２６：ＮＯ）、判定部１３は、ステップＳ１３及びステップＳ１４で読み込んだ２つのレセプトデータが不正請求の可能性のないデータであると判定する（ステップＳ１８）。
次いで、判定部１３は、実施の形態１と同様に、ステップＳ１９〜Ｓ２３までの処理を実行して、本フローチャートによる処理を終了する。
【００４１】
なお、本実施の形態では、検査結果の相関度として各検査結果の差の二乗和の逆数を算出する構成としたが、２つの検査結果の相関（類似性）を示す統計学的指標を表す数値であれば、どのようなものを用いてもよい。例えば、クラスター分析で用いられる類似度、主成分分析で得られる主成分係数等を相関度として算出する構成としてもよい。
【００４２】
実施の形態３．
実施の形態１及び２では、同一年度内の異なる２つのレセプトデータを比較して、不正請求の可能性を検出する構成としたが、同一受診者が受診した複数年度のレセプトデータを比較して、不正請求の可能性を検出するようにしてもよい。
実施の形態３では、同一受診者が受診した複数年度のレセプトデータを比較して、不正請求の可能性を検出する構成について説明を行う。
【００４３】
不正請求検出システムのシステム構成、及び自治体コンピュータ１０の装置構成については実施の形態１と同様であるが、検査項目を評価するための重み係数テーブルを備えることが実施の形態１と相違する。この重み係数テーブルは、例えば、ハードディスク１０５Ｄに記憶してあるものとする。
【００４４】
図８は重み係数テーブルの一例を示す模式図である。重み係数は、複数年度（例えば、当年度及び前年度）の検査結果の差を評価するための係数である。身長のように、受診年度が異なってもある程度同じ値が計測される検査項目については、重み係数に大きな値を設定している。一方、ヘモグロビン濃度のように、検査時期によって変化しやすい検査項目については、重み係数に小さな値を設定している。
また、当年度及び前年度の検査結果の差が大きくなるにつれて、重み係数が大きくなるように設定している。たとえば、当年度の身長と前年度の身長との差が０．５ｃｍ以上１ｃｍ未満である場合、重み係数を５に設定し、以降０．５ｃｍ刻みで重み係数を５ずつ増加させる。他の検査項目についても同様である。
【００４５】
受診年度が異なってもある程度同じ値が計測される検査項目には、上記の身長の他に、腹囲、視力、眼圧等の検査項目が含まれる。これらの検査項目については、重み係数に大きな値を設定する。一方、検査時期によって変化しやすい検査項目には、上記のヘモグロビン濃度の他に、血圧（収縮期血圧、拡張期血圧）、血糖値（空腹時血糖値、随時血糖値）等の検査項目が含まれる。これらの検査項目については、重み係数に小さな値を設定する。
その他の検査項目については、中間の値を重み係数として設定すればよい。
【００４６】
図８に示した重み係数に従って検査項目の評価を行う場合、ある同一受診者の当年度の検査結果と前年度の検査結果との差が大きい程、重み係数の和（評価値）が大きくなる。特に、受診年度が異なってもある程度同じ値が計測される検査項目の検査結果について差が認められる場合に重み係数の和（評価値）が大きくなる。この場合、例えば、前年度は特定健診を受診したが当年度は受診していない受診者のレセプトデータを医療機関が捏造し、不正請求を行った可能性が考えられる。そこで、評価値に対して適宜の閾値を定めておき、評価値が閾値未満である場合、不正請求の可能性はないと判定し、評価値が閾値以上である場合、不正請求の可能性があると判定することができる。
【００４７】
図９は実施の形態３での不正請求の検出例を示す模式図である。図９（ａ）は、医療機関Ａで受診した「富士通太郎」の当年度の受診結果と、同じく「富士通太郎」の前年度の受診結果とを比較した例を示している。
図９（ａ）に示した例では、当年度の身長と前年度の身長との差が０．８ｃｍであるため、図８に示す重み係数テーブルから読み取ることができる重み係数の値は５となる。同様に、当年度のヘモグロビンＡ１ｃ濃度と前年度のヘモグロビンＡ１ｃ濃度との差が０．２％であるため、重み係数テーブルから読み取ることができる重み係数の値は６であり、当年度のヘモグロビン濃度と前年度のヘモグロビン濃度との差が０．３ｇ／ｄｌであるため、重み係数テーブルから読み取ることができる重みの値は０となる。
これら３つの検査項目の重み係数の和（評価値）は１１であり、例えば、閾値の値を５０に設定していた場合、「富士通太郎」のレセプトデータは不正請求の可能性がないと判定することができる。
【００４８】
一方、図９（ｂ）は、医療機関Ａで受診した「富士通次郎」の当年度の受診結果と、同じく「富士通次郎」の前年度の受診結果とを比較した例を示している。
図９（ｂ）に示した例では、当年度の身長と前年度の身長との差が４．８ｃｍであるため、図８に示す重み係数テーブルから読み取ることができる重み係数の値は４５となる。同様に、当年度のヘモグロビンＡ１ｃ濃度と前年度のヘモグロビンＡ１ｃ濃度との差が１．０％であるため、重み係数テーブルから読み取ることができる重み係数の値は３０であり、当年度のヘモグロビン濃度と前年度のヘモグロビン濃度との差が０．３ｇ／ｄｌであるため、重み係数テーブルから読み取ることができる重み係数の値は０となる。
これら３つの検査項目の重み係数の和（評価値）は７５であり、予め設定していた閾値（５０）よりも大きい。この場合、当年度の「富士通次郎」のレセプトデータを医療機関が捏造した為に、前年度からの変化が少ないとされる検査項目の値が変化した可能性がある。そのため、「富士通次郎」のレセプトデータは不正請求の可能性があると判定する。
【００４９】
図１０は実施の形態３に係る不正請求の検出手順を説明するフローチャートである。自治体コンピュータ１０の判定部１３は、受診者ＩＤを１つ指定する（ステップＳ３１）。たとえば、レセプトデータ記憶部１２に記憶されているレセプトデータのうち、当年度に特定健診を行った一の受診者の受診者ＩＤを指定する。
なお、自治体コンピュータ１０が備えるキーボード１０７を通じて、自治体側の担当者等による受診者ＩＤの指定を受付ける構成としてもよい。
【００５０】
次いで、判定部１３は、指定した受診者ＩＤにより特定される受診者の当年度のレセプトデータをレセプトデータ記憶部１２から読み込む（ステップＳ３２）。
次いで、判定部１３は、レセプトデータ記憶部１２に記憶されているデータを検索し、同一受診者の前年度のレセプトデータが存在するか否かを判断する（ステップＳ３３）。同一受診者の前年度のレセプトデータが存在する場合には（Ｓ３３：ＹＥＳ）、判定部１３は、同一受診者の前年度のレセプトデータをレセプトデータ記憶部１２から読み込む（ステップＳ３４）。
同一受診者の前年度のレセプトデータが存在しない場合には（Ｓ３３：ＮＯ）、受診者ＩＤを変更した上で（ステップＳ３５）、処理をステップＳ３２へ戻す。
【００５１】
次いで、判定部１３は、当年度及び前年度のレセプトデータに含まれる各検査結果の差を算出し（ステップＳ３６）、図８に示すような重み係数テーブルを用いて評価値を算出する（ステップＳ３７）。
【００５２】
判定部１３は、算出した評価値と予め定めた閾値とを比較し、評価値が閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ３８）。評価値が閾値以上であると判断した場合（Ｓ３８：ＹＥＳ）、判定部１３は、ステップＳ３２及びステップＳ３４で読み込んだ２つのレセプトデータの少なくとも一方が不正請求の可能性のあるレセプトデータであると判定する（ステップＳ３９）。
一方、算出した評価値が閾値未満であると判断した場合（Ｓ３８：ＮＯ）、判定部１３は、ステップＳ３２及びステップＳ３４で読み込んだ２つのレセプトデータが不正請求の可能性のないデータであると判定する（ステップＳ４０）。
【００５３】
次いで、判定部１３は、判定結果の情報を出力する（ステップＳ４１）。このとき、判定部１３は、少なくとも不正請求の可能性があると判定したレセプトデータのレセプトＩＤをディスプレイ１０８に表示する。
【００５４】
次いで、判定部１３は、全受診者ＩＤを指定したか否かを判断し（ステップＳ４２）、指定していない受診者ＩＤが存在する場合には（Ｓ４２：ＮＯ）、受診者ＩＤを変更した上で（ステップＳ４３）、処理をステップＳ３２へ戻す。
また、全受診者ＩＤを指定したと判断した場合（Ｓ４２：ＹＥＳ）、本フローチャートによる処理を終了する。
【００５５】
このように、実施の形態３では、同一受診者の前年度の検査結果と昨年度の検査結果とを比較し、例えば、受診時期により殆ど変化がみられない検査項目に関し、検査結果に大きな変化が見られる場合、不正請求の可能性があると判定することができる。また、実施の形態３では、複数の検査項目から総合的に評価値を算出して判定を行っているため、少数の検査項目について入力ミスがあったとしても、最終的な判定結果への影響を少なくすることが可能となる。
また、不正請求の可能性をシステムが自動的に判定するため、不正請求の見逃しを回避することができる。更に、人手による不正請求チェックの手間を省くことができ、人件費の削減が可能となる。
【００５６】
実施の形態４．
実施の形態３では、同一受診者が受診した複数年度のレセプトデータを比較して、不正請求の可能性を検出する構成としたが、同一年度内に特定健診を重複して受診した受診者が複数存在する医療機関を抽出し、不正請求の可能性を検出するようにしてもよい。
実施の形態４では、同一年度内に特定健診を重複して受診した受診者が複数存在する医療機関を抽出し、不正請求の可能性を検出する構成について説明する。なお、不正請求検出システムのシステム構成、及び自治体コンピュータ１０の装置構成については実施の形態１と全く同様であるため、その説明を省略することとする。
【００５７】
特定健診は、自治体から提示される複数の医療機関から一の医療機関を住人が選択し、年に一度受診するものであるから、通常は、複数の医療機関に同一受診者が存在することはない。したがって、ある受診者について同一年度内に複数の医療機関からレセプトデータが提出されている場合、一方の医療機関がその受診者についてレセプトデータを捏造し、提出した可能性がある。医療機関は、特定健診の受診者に限らず、他の医療サービスを受けた患者の情報を知り得るため、これらの患者について特定健診に関するレセプトデータを捏造し、提出する可能性がある。しかしながら、これらの患者が他の医療機関で実際に特定健診を受診している場合には、この医療機関も特定健診に関するレセプトデータを提出するため、同一受診者について複数の医療機関からレセプトデータが提出されることになる。本実施の形態では、この点に着目し、不正請求を行った可能性がある医療機関を検出する。ただし、入力ミスにより受診者が重複して記録された可能性もあるため、重複受診者（複数の医療機関で特定健診を受診した受診者）が一人である場合には不正請求の可能性がないと判定する。
【００５８】
図１１は実施の形態４での不正請求の検出例を示す模式図である。図１１（ａ）〜図１１（ｃ）は、それぞれ医療機関Ａ〜Ｃで同一年度内に特定健診を受診したとされる受診者のリスト（受診者リスト）を示している。医療機関Ａ及び医療機関Ｂの受診者リストを参照すると、受診者の「富士通太郎」は、医療機関Ａ及び医療機関Ｂの双方で特定健診を受診したことになっている。しかしながら、医療機関Ａには、他の重複受診者が存在しないため、医療機関Ａについては不正請求の可能性がないと判定する。
同様に、医療機関Ｂ及び医療機関Ｃの受診者リストを参照すると、受診者の「山田一郎」は、医療機関Ｂ及び医療機関Ｃの双方で特定健診を受診したことになっている。しかしながら、医療機関Ｃには、他の重複受診者が存在しないため、医療機関Ｃについては不正請求の可能性がないと判定する。
【００５９】
一方、医療機関Ｂについては、重複受診者が「富士通太郎」及び「山田一郎」の２人存在するため、実際には受診していない住人を受診したことにしてレセプトデータを提出したと考えられる。したがって、医療機関Ｂからのレセプトデータ（少なくとも「富士通太郎」及び「山田一郎」のレセプトデータ）は不正請求の可能性があると判定する。
【００６０】
図１２は実施の形態４に係る不正請求の検出手順を説明するフローチャートである。自治体コンピュータ１０の判定部１３は、レセプトデータ記憶部１２に記憶されているレセプトデータに基づき、医療機関毎の受診者リストを作成する（ステップＳ５１）。図１１では、説明のために受診者名をリスト化した受診者リストを示したが、レセプトデータは受診者ＩＤを含むものであるため、受診者ＩＤをリスト化した受診者リストを作成すればよい。
【００６１】
次いで、判定部１３は、作成した医療機関毎の受診者リストを比較することにより、医療機関毎に重複受診者を抽出する（ステップＳ５２）。ここでは、一の医療機関の受診者リストに存在する受診者ＩＤのうち、他の医療機関の受診者リストにも存在する受診者ＩＤを抽出することにより、重複受診者を抽出する。
【００６２】
次いで、判定部１３は、検出対象の医療機関を指定するために医療機関ＩＤを１つ指定する（ステップＳ５３）。
判定部１３は、指定した医療機関ＩＤにより特定される医療機関に重複受診者が複数存在するか否かを判断し（ステップＳ５４）、重複受診者が複数存在する場合（Ｓ５４：ＹＥＳ）、当該医療機関からのレセプトデータは不正請求の可能性があると判断する（ステップＳ５５）。
一方、重複受診者が複数存在しない場合（Ｓ５４：ＮＯ）、判定部１３は、ステップＳ５３で指定した医療機関からのレセプトデータは不正請求の可能性がないと判断する（ステップＳ５６）。
【００６３】
次いで、判定部１３は、判定結果の情報を出力する（ステップＳ５７）。このとき、判定部１３は、不正請求の可能性があると判定した医療機関の医療機関ＩＤをディスプレイ１０８に表示する。また、不正請求の可能性があると判定した医療機関について抽出した重複受診者のレセプトデータを特定するレセプトＩＤをディスプレイ１０８に表示する構成としてもよい。
【００６４】
次いで、判定部１３は、全医療機関ＩＤを指定したか否かを判断し（ステップＳ５８）、指定していない医療機関ＩＤが存在する場合には（Ｓ５８：ＮＯ）、医療機関ＩＤを変更した上で（ステップＳ５９）、処理をステップＳ５４へ戻す。
また、全医療機関ＩＤを指定したと判断した場合（Ｓ５８：ＹＥＳ）、本フローチャートによる処理を終了する。
【００６５】
このように、実施の形態４では、複数の医療機関で受診したとされる重複受診者が複数存在する医療機関を特定し、特定した医療機関からのレセプトデータに不正請求の可能性があると判定することができる。
また、不正請求の可能性をシステムが自動的に判定するため、不正請求の見逃しを回避することができる。更に、人手による不正請求チェックの手間を省くことができ、人件費の削減が可能となる。
【００６６】
なお、上述した実施の形態１〜４では、各医療機関Ａ〜Ｃからオンライン提出されたレセプデータを自治体コンピュータ１０が受付ける構成としたが、フレキシブルディスク、ＣＤ−Ｒ、ＵＳＢメモリ等の記録媒体に記録したレセプトデータを医療機関が用意し、その記録媒体を自治体へ提出するようにしてもよい。自治体コンピュータ１０は、記録媒体からレセプトデータを読み取り、レセプトデータ記憶部１２に記憶させることが可能である。
また、紙媒体による診療報酬明細書を医療機関が用意し、その診療報酬明細書を自治体へ提出するようにしてもよい。提出された紙媒体の診療報酬明細書からデータを読み取り、キーボード１０７を通じて手入力でレセプトデータを受付けることも可能である。また、スキャナ等を用いて紙媒体の診療報酬明細書を光学的に読み取り、ＯＣＲ等の技術を用いてレセプトデータを作成することも可能である。
なお、各実施の形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【００６７】
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【００６８】
（付記１）
健康診断を受診した住人を特定する住人ＩＤ及び該健康診断の診断結果を含むレセプトデータを受付ける受付部と、
該受付けたレセプトデータと、他のレセプトデータとを記憶する記憶部を参照し、該レセプトデータと該他のレセプトデータとを比較すると共に、比較した結果に基づいて、該レセプトデータが、前記健康診断に対する診療報酬を不正に請求した可能性がある不正レセプトデータであるかを判定する判定部と
を有することを特徴とする不正請求検出装置。
【００６９】
（付記２）
前記判定部は、前記レセプトデータに含まれる前記診断結果と、前記住人ＩＤと異なる他の住人ＩＤを有する前記他のレセプトデータに含まれる他の診断結果との間の相関度を算出し、該相関度に基づいて該レセプトデータが前記不正レセプトデータであるかを判定することを特徴とする付記１に記載の不正請求検出装置。
【００７０】
（付記３）
前記レセプトデータは、前記健康診断の受診年の情報を含み、
前記判定部は、前記レセプトデータに含まれる診断結果と、前記住人ＩＤと同一の住人ＩＤと同一の住人ＩＤと他の受診年の情報とを有する他のレセプトデータに含まれる他の診断結果との相関度を算出し、該相関度に基づいて該レセプトデータが前記不正レセプトデータであるかを判定することを特徴とする付記１又は付記２に記載の不正請求検出装置。
【００７１】
（付記４）
前記受付部にて受付けるレセプトデータは、前記健康診断を実施した医療機関を特定する医療機関ＩＤを含み、
前記判定部は、
第１の住人が同一年に第１及び第２の医療機関で前記健康診断を受診したか否かを、前記受付部が受付けたレセプトデータに含まれる住人ＩＤ及び医療機関ＩＤに基づいて判断し、
第２の住人が同一年に前記第２の医療機関及び第３の医療機関で前記健康診断を受診したか否かを、前記受付部が受付けたレセプトデータに含まれる住人ＩＤ及び医療機関ＩＤに基づいて判断し、
前記第１の住人が同一年に前記第１及び第２の医療機関で前記健康診断を受診したと判断し、かつ、前記第２の住人が同一年に前記第２及び第３の医療機関で前記健康診断を受診したと判断した場合、前記第２の医療機関から受付けたレセプトデータは不正レセプトデータであると判定するようにしてあることを特徴とする付記１に記載の不正請求検出装置。
【００７２】
（付記５）
コンピュータが、
健康診断を受診した住人を特定する住人ＩＤ及び該健康診断の診断結果を含むレセプトデータを受付け、
該受付けたレセプトデータと、他のレセプトデータとを記憶する記憶部を参照し、該レセプトデータと該他のレセプトデータとを比較すると共に、比較した結果に基づいて、該レセプトデータが、前記健康診断に対する診療報酬を不正に請求した可能性がある不正レセプトデータであるかを判定する
ことを特徴とする不正請求検出方法。
【００７３】
（付記６）
コンピュータに、健康診断を受診した住人を特定する住人ＩＤ及び該健康診断の診断結果を含むレセプトデータと、他のレセプトデータとを記憶する記憶部を参照させ、該レセプトデータと該他のレセプトデータとを比較させるステップと、
コンピュータに、比較させた結果に基づいて、該レセプトデータが、前記健康診断に対する診療報酬を不正に請求した可能性がある不正レセプトデータであるかを判定させるステップと
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【符号の説明】
【００７４】
１Ａ〜１Ｃ  医療機関コンピュータ
５    通信ネットワーク
１０  自治体コンピュータ
１１  受付部
１２  レセプトデータ記憶部
１３  判定部
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  通信インタフェース
１０５  ハードディスクドライブ
１０５Ｄ  ハードディスク
１０６  光ディスクドライブ
１０６Ｄ  光ディスク
１０７  キーボード
１０８  ディスプレイ
【図１】
0005556519.tif 000002
【図２】
0005556519.tif 000003
【図３】
0005556519.tif 000004
【図４】
0005556519.tif 000005
【図５】
0005556519.tif 000006
【図６】
0005556519.tif 000007
【図７】
0005556519.tif 000008
【図８】
0005556519.tif 000009
【図９】
0005556519.tif 000010
【図１０】
0005556519.tif 000011
【図１１】
0005556519.tif 000012
【図１２】
0005556519.tif 000013